基于改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法

利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时, 传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解, 导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升。针对此问题, 结合频率捷变思想, 提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法。首先, 阐明了微波关联成像机理, 并构建了微波关联成像信号模型; 然后, 利用共轭梯度法对OMP算法中的最小二乘求解步骤进行了改进, 并分析了改进后算法的计算量; 最后, 通过与最小二乘成像方法、匹配滤波成像方法和基于传统OMP稀疏重构的成像方法进行计算机对比仿真实验, 证明了本文算法的正确性与优越性。     

线性回归模型的一类新约束型LIU估计

针对带线性约束型的回归模型复共线性问题,提出了一种新估计,称之为修正约束型LIU估计,给出了新估计的性质.在均方误差准则基础上证明了在一定条件下,修正约束型LIU估计优于最小二乘估计、岭估计、修正岭估计和约束型LIU估计,最后讨论了新估计的可容许性.     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

目标运动要素自主隐蔽解析的微分进化策略

针对传统目标运动要素自主隐蔽解析中存在的噪声适应性差等问题,提出要素自主解析的微分进化策略。首先,简要论述了目标运动要素的自主隐蔽解析过程;其次,推导要素自主解析的协方差传播过程,给出目标运动要素方差与目标观测方位方差的对应关系,分析方位观测均方差对要素自主解析结果的影响;再次,提出了微分进化算法对自主解析模型的优化策略;最后,对优化策略进行仿真验证。结果表明,当方位存在0.1°的均方误差时,初距D₀均方误差约为12 Cab,速度分量V_mx、V_my均方误差分别约为5 Kn、6 Kn,通过微分进化策略优化后明显提高了要素自主解析结果的精度。     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型。接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计。为了验证算法的有效性,通过仿真实验和实船试验的离线数据对协同定位及误差估计算法进行验证。结果表明,所提算法可以有效降低从艇的定位误差,在从艇自主定位时尤其明显,大幅提高了从艇的导航定位能力。     

工业机器人绝对定位误差补偿技术研究进展

 针对航空制造业中工业机器人存在实际位姿与理论位姿偏差的问题，分析了工业机器人绝对定位误差来源，解析其对飞机零部件连接性能产生的影响，在工业机器人绝对定位误差补偿原理和主要步骤分析基础上，阐述运动学建模、位姿测量、运动学参数误差辨识以及误差补偿等关键步骤对工业机器人绝对定位误差补偿的作用及重要性，对比分析了国内外学者在该步骤中涉及的主流算法和技术，归纳总结各步骤中存在的问题和可能的解决方案，探讨了工业机器人离线与在线误差补偿技术中的不足之处，指出工业机器人绝对定位误差补偿技术的发展趋势。     

基于近似观测和最小熵约束的SAR稀疏自聚焦方法

当采样率较低以及重建散射点数量较多时, 基于两步优化的稀疏自聚焦方法收敛速度较慢且容易陷入误差较大的局部最优解, 导致自聚焦失败。针对此问题，提出了一种基于近似观测和最小熵约束的稀疏自聚焦方法。首先, 为解决测量矩阵规模大、内存占用高的问题, 构建了一种基于近似观测的稀疏自聚焦模型, 在聚焦图像的傅里叶变换域引入误差相位。然后, 在采用最大似然估计器估计误差相位时增加了最小熵约束, 同时采用相位梯度自聚焦法提供误差相位的初始解, 有效降低了迭代次数并使迭代结果更接近全局最优解。机载合成孔径雷达的实测数据成像结果表明, 与常规自聚焦方法相比, 所提方法具有更快的收敛速度和更稳定的自聚焦性能。     

图形推理的脑波超慢涨落研究

对140名大学生进行了瑞文图形推理测试,然后从中选取了高分组和低分组各21名参加了脑波超慢涨落测试.结果表明:1)高分组和低分组在α波频率成分以及α波平均频率之间差异均不显著(P>0.05);2)推理能力无论是高分组还是低分组,前、后脑区平均功率符合额低枕高的前、后梯度.图形推理高分组在各个脑区的平均功率均高于低分组,在右额叶、右中央区、右前颞叶以及右后颞叶高分组和低分组差异显著(P<0.05);3)对图形的推理能力高分组和低分组S谱的9种基频成分在全脑出现次数的分析发现,在S 6成分上高分组和低分组差异显著(P<0.01),而在其他基频成分上高分组和低分组差异均不显著(P>0.05).     

关于Smarandache平方补函数有关的问题

目的研究与Smardache平方补函数相关的若干问题。方法主要利用Smarandache平方补函数的性质。结果回答了Russo提出的相关问题,并相应的给予了证明。结论解决了Russo提出的6个问题。     

电桥法测电阻实验中的要领及故障分析

物理实验是高等学校开设的一门独立的必修课程,通过物理实验的教学,要求学生能掌握比较扎实的实验基本功,学会每个仪器的使用,知道实验中的故障排除,掌握接线要领,会根据要求选择仪器,会处理实验数据。本文就以电桥法测电阻为例加以分析说明。